数字孪生是制造业领域的一个专有名词，指的是利用物理模型、传感器、历史运行等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
数字孪生的基本特征是虚实映射。通过对物理实体构建数字孪生模型，实现物理模型和数字孪生模型的双向映射。构建数字孪生模型不是目的，而是手段，需要通过对数字孪生模型的分析与优化，来改善其对应的物理实体的性能和运行绩效。
从长远来看，要真正实现数字孪生的全部意义，可能需要在我们生存的整个生态系统中集成系统和数据。创建整体生命周期的数字仿真，这样才会提供更宏观的运营视图，但也需要将外部实体整合到内部数字生态系统中。
企业使用数字孪生的原因有很多，其中包括在现实世界中支持新资产或应用之前测试新资产或应用，在现实世界中解决任何问题，包括持续运营的改进或培训员工都变得更加昂贵和复杂，而在虚拟世界中却相对容易很多。
城市是经济，生态和社会交织的复杂系统，不同利益团体、公民的观点和利益存在分歧。在数字化转型时代背景下，城市的复杂性不断提高，对数据管理的要求越来越高，对流程透明性的需求也越来越高，市民参与制定流程的需求也相应增加。
数字孪生在美国宇航局的阿波罗13号任务中首次亮相，氧气罐在离地球20万英里的地方爆炸。仿佛命中注定，航天器的数字孪生，远没有目前使用的那些复杂，是其救援任务的关键；反映它的模型，飞行路线上的数据，以及它的遥控系统帮助安排了它返回地球。
